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        <title>Jupyter-notebook拓展应用 | Python 数据分析学习目录</title>
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        data-chapter-title="Jupyter-notebook拓展应用"
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        <li class="chapter " data-level="0" data-path="index.html">
            
                
                    <a href="../index.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                        数据分析
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="1" data-path="Python数据分析序言/内容序言.html">
            
                
                    <a href="../Python数据分析序言/内容序言.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>1.</b>
                        
                        Python数据分析内容
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="2" data-path="python数据分析环境和工具/Python数据分析相关.html">
            
                
                    <a href="../python数据分析环境和工具/Python数据分析相关.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>2.</b>
                        
                        python数据分析环境和工具
                    </a>
            
            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="2.1" data-path="python数据分析环境和工具/1Python数据课程软件和环境安装.html">
            
                
                    <a href="../python数据分析环境和工具/1Python数据课程软件和环境安装.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>2.1.</b>
                        
                        Python数据课程 软件和环境安装
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="2.2" data-path="python数据分析环境和工具/2python发行版.html">
            
                
                    <a href="../python数据分析环境和工具/2python发行版.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>2.2.</b>
                        
                        python发行版
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="2.3" data-path="python数据分析环境和工具/5交互式编辑器-JupyterNotebook.html">
            
                
                    <a href="../python数据分析环境和工具/5交互式编辑器-JupyterNotebook.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>2.3.</b>
                        
                        交互式编辑器-JupyterNotebook
                    </a>
            
            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter active" data-level="2.3.1" data-path="python数据分析环境和工具/5.1Jupyter-notebook拓展应用.html">
            
                
                    <a href="../python数据分析环境和工具/5.1Jupyter-notebook拓展应用.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>2.3.1.</b>
                        
                        Jupyter-notebook拓展应用
                    </a>
            
            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="2.4" data-path="python数据分析环境和工具/包和环境管理器：conda.html">
            
                
                    <a href="../python数据分析环境和工具/包和环境管理器：conda.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>2.4.</b>
                        
                        包和环境管理器：conda
                    </a>
            
            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="2.4.1" data-path="python数据分析环境和工具/pip和Virtualenv.html">
            
                
                    <a href="../python数据分析环境和工具/pip和Virtualenv.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>2.4.1.</b>
                        
                        pip和Virtualenv
                    </a>
            
            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="2.5" data-path="python数据分析环境和工具/3Markdown.html">
            
                
                    <a href="../python数据分析环境和工具/3Markdown.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>2.5.</b>
                        
                        标记语言：Markdown
                    </a>
            
            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="2.5.1" data-path="python数据分析环境和工具/4Markdown语法.html">
            
                
                    <a href="../python数据分析环境和工具/4Markdown语法.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>2.5.1.</b>
                        
                        Markdown语法
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="2.5.2" data-path="python数据分析环境和工具/6Gitbook文档.html">
            
                
                    <a href="../python数据分析环境和工具/6Gitbook文档.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>2.5.2.</b>
                        
                        文档管理工具-Gitbook
                    </a>
            
            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="3" data-path="数据分析库的初步认识/index.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的初步认识/index.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>3.</b>
                        
                        数据分析库-Pandas
                    </a>
            
            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="3.1" data-path="数据分析库的初步认识/Pandas创建.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的初步认识/Pandas创建.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>3.1.</b>
                        
                        pandas
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="3.2" data-path="数据分析库的初步认识/Series创建.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的初步认识/Series创建.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>3.2.</b>
                        
                        Series
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="3.3" data-path="数据分析库的初步认识/DataFrame创建.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的初步认识/DataFrame创建.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>3.3.</b>
                        
                        DataFrame对象-创建
                    </a>
            
            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="4" >
            
            <span><b>4.</b> 数据分析库的操作</span>
            
            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="4.1" data-path="数据分析库的操作/1DataFrame查询1-整体.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的操作/1DataFrame查询1-整体.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>4.1.</b>
                        
                        DataFrame查询1-整体
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="4.2" data-path="数据分析库的操作/2DataFrame查询2-专用查询.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的操作/2DataFrame查询2-专用查询.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>4.2.</b>
                        
                        DataFrame查询2-专用查询
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="4.3" data-path="数据分析库的操作/3DataFrame查询3-专有查询：过滤查询.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的操作/3DataFrame查询3-专有查询：过滤查询.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>4.3.</b>
                        
                        DataFrame查询3-专有查询：过滤查询
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="4.4" data-path="数据分析库的操作/4Pandas对象的数据操作：增删改查.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的操作/4Pandas对象的数据操作：增删改查.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>4.4.</b>
                        
                        Pandas对象的数据操作：增删改查
                    </a>
            
            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="4.4.1" data-path="数据分析库的操作/5Pandas数据操作：其他操作.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的操作/5Pandas数据操作：其他操作.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>4.4.1.</b>
                        
                        Pandas数据操作：其他操作
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="4.4.2" data-path="数据分析库的操作/6Pandas数据存取.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的操作/6Pandas数据存取.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>4.4.2.</b>
                        
                        Pandas数据存取
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="4.4.3" data-path="数据分析库的操作/7Pandas数据运算.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的操作/7Pandas数据运算.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>4.4.3.</b>
                        
                        Pandas数据运算
                    </a>
            
            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="4.4.3.1" data-path="数据分析库的操作/7.1Pandas数据运算拓展.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的操作/7.1Pandas数据运算拓展.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>4.4.3.1.</b>
                        
                        Pandas数据运算-拓展
                    </a>
            
            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="4.4.4" data-path="数据分析库的操作/8Pandas分组聚合1.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的操作/8Pandas分组聚合1.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>4.4.4.</b>
                        
                        Pandas分组聚合1
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="4.4.5" data-path="数据分析库的操作/9Pandas分组聚合2.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的操作/9Pandas分组聚合2.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>4.4.5.</b>
                        
                        Pandas分组聚合2
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="4.4.6" data-path="数据分析库的操作/10Pandas数据规整-清理.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的操作/10Pandas数据规整-清理.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>4.4.6.</b>
                        
                        Pandas数据规整-清理
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="4.4.7" data-path="数据分析库的操作/11Pandas数据规整-转换.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的操作/11Pandas数据规整-转换.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>4.4.7.</b>
                        
                        Pandas数据规整-转换
                    </a>
            
            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="4.4.7.1" data-path="数据分析库的操作/14Pandas数据规整-转换-离散化和面元划分.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的操作/14Pandas数据规整-转换-离散化和面元划分.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>4.4.7.1.</b>
                        
                        离散化和面元划分
                    </a>
            
            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="4.4.8" data-path="数据分析库的操作/16Pandas数据规整-合并.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的操作/16Pandas数据规整-合并.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>4.4.8.</b>
                        
                        Pandas数据规整-合并
                    </a>
            
            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="4.5" data-path="数据分析库的操作/13Pandas数据规整-重塑和轴向旋转.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的操作/13Pandas数据规整-重塑和轴向旋转.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>4.5.</b>
                        
                        Pandas数据规整-重塑和轴向旋转
                    </a>
            
            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="4.5.1" data-path="数据分析库的操作/13.1透视表和交叉表.html">
            
                
                    <a href="../数据分析库的操作/13.1透视表和交叉表.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>4.5.1.</b>
                        
                        透视表和交叉表
                    </a>
            
            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="5" data-path="Python可视化/绘图库-Matplotlib.html">
            
                
                    <a href="../Python可视化/绘图库-Matplotlib.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>5.</b>
                        
                        Python可视化
                    </a>
            
            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="5.1" data-path="Python可视化/绘图库-Matplotlib/Matplotlib常见图表.html">
            
                
                    <a href="../Python可视化/绘图库-Matplotlib/Matplotlib常见图表.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>5.1.</b>
                        
                        基础：Matplotlib常见图表
                    </a>
            
            
            <ul class="articles">
                
    
        <li class="chapter " data-level="5.1.1" data-path="Python可视化/绘图库-Matplotlib/Matplotlib常见设置和操作.html">
            
                
                    <a href="../Python可视化/绘图库-Matplotlib/Matplotlib常见设置和操作.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>5.1.1.</b>
                        
                        Matplotlib常见设置和操作
                    </a>
            
            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="5.2" data-path="Python可视化/绘图库-Matplotlib/1Matplotlib-绘图区域.html">
            
                
                    <a href="../Python可视化/绘图库-Matplotlib/1Matplotlib-绘图区域.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>5.2.</b>
                        
                        提升：绘图区域
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="5.3" data-path="Python可视化/绘图库-Matplotlib/2Matplotlib-图像组件.html">
            
                
                    <a href="../Python可视化/绘图库-Matplotlib/2Matplotlib-图像组件.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>5.3.</b>
                        
                        提升：绘图组件
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="5.4" data-path="Python可视化/绘图库-Matplotlib/3Matplotlib-高级绘图.html">
            
                
                    <a href="../Python可视化/绘图库-Matplotlib/3Matplotlib-高级绘图.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>5.4.</b>
                        
                        拓展：高级绘图
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="5.5" data-path="Python可视化/绘图库-Matplotlib/4数学计算展示图像.html">
            
                
                    <a href="../Python可视化/绘图库-Matplotlib/4数学计算展示图像.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>5.5.</b>
                        
                        拓展：数学计算展示图像
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="5.6" data-path="Python可视化/绘图库-Matplotlib/5注意事项.html">
            
                
                    <a href="../Python可视化/绘图库-Matplotlib/5注意事项.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>5.6.</b>
                        
                        拓展：注意事项
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="5.7" data-path="Python可视化/绘图库-Matplotlib/6pylab.html">
            
                
                    <a href="../Python可视化/绘图库-Matplotlib/6pylab.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>5.7.</b>
                        
                        拓展：pylab
                    </a>
            
            
        </li>
    

            </ul>
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="6" data-path="数据分析必备知识点/数据分析必备知识点汇集.html">
            
                
                    <a href="../数据分析必备知识点/数据分析必备知识点汇集.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>6.</b>
                        
                        数据分析必备知识点
                    </a>
            
            
        </li>
    
        <li class="chapter " data-level="7" data-path="数据分析必备知识点/数据分析流程.html">
            
                
                    <a href="../数据分析必备知识点/数据分析流程.html">
                
                        <i class="fa fa-check"></i>
                        
                            <b>7.</b>
                        
                        数据分析流程
                    </a>
            
            
        </li>
    


            
            <li class="divider"></li>
            <li>
                <a href="https://www.gitbook.com" target="blank" class="gitbook-link">
                    Published with GitBook
                </a>
            </li>
            
        </ul>
    </nav>
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    <h1>
        <i class="fa fa-circle-o-notch fa-spin"></i>
        <a href="../" >Python 数据分析学习目录</a>
    </h1>
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                    <section class="normal" id="section-">
                    
                        <hr>
<h1 id="jupyternotebook&#x62D3;&#x5C55;&#x5E94;&#x7528;">Jupyter-notebook&#x62D3;&#x5C55;&#x5E94;&#x7528;</h1>
<hr>
<p>Anaconda&#x81EA;&#x5E26;&#x7684;IPython&#x7CFB;&#x5217;&#x7F16;&#x8F91;&#x5668;</p>
<ul>
<li>IPython</li>
<li>Jupyter-qtconsole</li>
<li>Jupyter-notebook</li>
<li>Jupyterlab</li>
</ul>
<h1 id="ipython&#x9B54;&#x672F;&#x547D;&#x4EE4;">IPython&#x9B54;&#x672F;&#x547D;&#x4EE4;</h1>
<p>&#x4EE5;! %&#x7B49;&#x7279;&#x6B8A;&#x7B26;&#x53F7;&#x5F00;&#x5934;&#x7684;&#x547D;&#x4EE4;&#xFF0C;&#x53EB;&#x9B54;&#x672F;(magic)&#x547D;&#x4EE4;&#xFF0C;&#x7528;&#x4E8E;&#x52A0;&#x5F3A;IPython shell&#x529F;&#x80FD;</p>
<h3 id="&#x4E0D;&#x80FD;&#x5728;&#x9664;ipython&#x4EE5;&#x5916;&#x7684;python&#x73AF;&#x5883;&#x6267;&#x884C;">&#x4E0D;&#x80FD;&#x5728;&#x9664;IPython&#x4EE5;&#x5916;&#x7684;Python&#x73AF;&#x5883;&#x6267;&#x884C;</h3>
<pre><code>!&#xFF0C;&#x6267;&#x884C;shell&#x547D;&#x4EE4;&#xFF1A;&#x5728;&#x547D;&#x4EE4;&#x524D;&#x9762;&#x52A0;!&#xFF0C;&#x5982; !conda info
&#x4EE5;%&#x5F00;&#x5934;&#x7684;&#x4E3A;&#x884C;&#x547D;&#x4EE4;&#xFF0C;&#x53EA;&#x5BF9;&#x547D;&#x4EE4;&#x6240;&#x5728;&#x7684;&#x884C;&#x6709;&#x6548;
%%&#x5F00;&#x5934;&#x7684;&#x4E3A;&#x5355;&#x5143;&#x547D;&#x4EE4;&#xFF0C;&#x5355;&#x5143;&#x547D;&#x4EE4;&#x5FC5;&#x987B;&#x51FA;&#x73B0;&#x5728;&#x5355;&#x5143;&#x7B2C;&#x4E00;&#x884C;&#xFF0C;&#x5BF9;&#x6574;&#x4E2A;&#x5355;&#x5143;&#x90FD;&#x6709;&#x6548;
</code></pre><p>&#x6CE8;&#x610F;&#xFF1A;&#x9B54;&#x672F;&#x547D;&#x4EE4;&#x540E;&#x9762;(&#x540C;&#x4E00;&#x884C;)&#x4E0D;&#x80FD;&#x5E26;Python&#x6CE8;&#x91CA;&#xFF0C;&#x5426;&#x5219;&#x62A5;&#x9519;</p>
<p>! &#x6267;&#x884C;shell&#x547D;&#x4EE4;</p>
<pre><code class="lang-python">!ipconfig
</code></pre>
<pre><code>Windows IP &#x914D;&#x7F6E;


&#x65E0;&#x7EBF;&#x5C40;&#x57DF;&#x7F51;&#x9002;&#x914D;&#x5668; &#x65E0;&#x7EBF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x8FDE;&#x63A5; 22:

   &#x5A92;&#x4F53;&#x72B6;&#x6001;  . . . . . . . . . . . . : &#x5A92;&#x4F53;&#x5DF2;&#x65AD;&#x5F00;
   &#x8FDE;&#x63A5;&#x7279;&#x5B9A;&#x7684; DNS &#x540E;&#x7F00; . . . . . . . : 

&#x4EE5;&#x592A;&#x7F51;&#x9002;&#x914D;&#x5668; &#x672C;&#x5730;&#x8FDE;&#x63A5;:

   &#x8FDE;&#x63A5;&#x7279;&#x5B9A;&#x7684; DNS &#x540E;&#x7F00; . . . . . . . : 
   &#x672C;&#x5730;&#x94FE;&#x63A5; IPv6 &#x5730;&#x5740;. . . . . . . . : fe80::5017:2217:c08e:1a5c%14
   IPv4 &#x5730;&#x5740; . . . . . . . . . . . . : 10.15.107.88
   &#x5B50;&#x7F51;&#x63A9;&#x7801;  . . . . . . . . . . . . : 255.0.0.0
   &#x9ED8;&#x8BA4;&#x7F51;&#x5173;. . . . . . . . . . . . . : 

&#x65E0;&#x7EBF;&#x5C40;&#x57DF;&#x7F51;&#x9002;&#x914D;&#x5668; &#x65E0;&#x7EBF;&#x7F51;&#x7EDC;&#x8FDE;&#x63A5;:

   &#x8FDE;&#x63A5;&#x7279;&#x5B9A;&#x7684; DNS &#x540E;&#x7F00; . . . . . . . : 
   &#x672C;&#x5730;&#x94FE;&#x63A5; IPv6 &#x5730;&#x5740;. . . . . . . . : fe80::d119:5943:bb2b:c960%13
   IPv4 &#x5730;&#x5740; . . . . . . . . . . . . : 172.20.10.4
   &#x5B50;&#x7F51;&#x63A9;&#x7801;  . . . . . . . . . . . . : 255.255.255.240
   &#x9ED8;&#x8BA4;&#x7F51;&#x5173;. . . . . . . . . . . . . : 172.20.10.1

&#x4EE5;&#x592A;&#x7F51;&#x9002;&#x914D;&#x5668; Bluetooth &#x7F51;&#x7EDC;&#x8FDE;&#x63A5;:

   &#x5A92;&#x4F53;&#x72B6;&#x6001;  . . . . . . . . . . . . : &#x5A92;&#x4F53;&#x5DF2;&#x65AD;&#x5F00;
   &#x8FDE;&#x63A5;&#x7279;&#x5B9A;&#x7684; DNS &#x540E;&#x7F00; . . . . . . . : 

&#x4EE5;&#x592A;&#x7F51;&#x9002;&#x914D;&#x5668; VMware Network Adapter VMnet1:

   &#x8FDE;&#x63A5;&#x7279;&#x5B9A;&#x7684; DNS &#x540E;&#x7F00; . . . . . . . : 
   &#x672C;&#x5730;&#x94FE;&#x63A5; IPv6 &#x5730;&#x5740;. . . . . . . . : fe80::fc3b:8e8b:319e:6e65%22
   IPv4 &#x5730;&#x5740; . . . . . . . . . . . . : 192.168.171.1
   &#x5B50;&#x7F51;&#x63A9;&#x7801;  . . . . . . . . . . . . : 255.255.255.0
   &#x9ED8;&#x8BA4;&#x7F51;&#x5173;. . . . . . . . . . . . . : 

&#x4EE5;&#x592A;&#x7F51;&#x9002;&#x914D;&#x5668; VMware Network Adapter VMnet8:

   &#x8FDE;&#x63A5;&#x7279;&#x5B9A;&#x7684; DNS &#x540E;&#x7F00; . . . . . . . : 
   &#x672C;&#x5730;&#x94FE;&#x63A5; IPv6 &#x5730;&#x5740;. . . . . . . . : fe80::9c83:606b:71d7:9db9%23
   IPv4 &#x5730;&#x5740; . . . . . . . . . . . . : 192.168.229.1
   &#x5B50;&#x7F51;&#x63A9;&#x7801;  . . . . . . . . . . . . : 255.255.255.0
   &#x9ED8;&#x8BA4;&#x7F51;&#x5173;. . . . . . . . . . . . . : 

&#x96A7;&#x9053;&#x9002;&#x914D;&#x5668; isatap.{7B074531-A72C-44CD-9C1F-D5BE485E7C1C}:

   &#x5A92;&#x4F53;&#x72B6;&#x6001;  . . . . . . . . . . . . : &#x5A92;&#x4F53;&#x5DF2;&#x65AD;&#x5F00;
   &#x8FDE;&#x63A5;&#x7279;&#x5B9A;&#x7684; DNS &#x540E;&#x7F00; . . . . . . . : 

&#x96A7;&#x9053;&#x9002;&#x914D;&#x5668; isatap.{990C6C9D-1DCE-4C52-B4E2-BD02BCA607C9}:

   &#x5A92;&#x4F53;&#x72B6;&#x6001;  . . . . . . . . . . . . : &#x5A92;&#x4F53;&#x5DF2;&#x65AD;&#x5F00;
   &#x8FDE;&#x63A5;&#x7279;&#x5B9A;&#x7684; DNS &#x540E;&#x7F00; . . . . . . . : 

&#x96A7;&#x9053;&#x9002;&#x914D;&#x5668; isatap.{C34F572F-9B89-4E85-A10C-6EC779D45ABF}:

   &#x5A92;&#x4F53;&#x72B6;&#x6001;  . . . . . . . . . . . . : &#x5A92;&#x4F53;&#x5DF2;&#x65AD;&#x5F00;
   &#x8FDE;&#x63A5;&#x7279;&#x5B9A;&#x7684; DNS &#x540E;&#x7F00; . . . . . . . : 

&#x96A7;&#x9053;&#x9002;&#x914D;&#x5668; Teredo Tunneling Pseudo-Interface:

   &#x5A92;&#x4F53;&#x72B6;&#x6001;  . . . . . . . . . . . . : &#x5A92;&#x4F53;&#x5DF2;&#x65AD;&#x5F00;
   &#x8FDE;&#x63A5;&#x7279;&#x5B9A;&#x7684; DNS &#x540E;&#x7F00; . . . . . . . : 

&#x96A7;&#x9053;&#x9002;&#x914D;&#x5668; isatap.{1E3E20E3-8B4F-41BD-90D5-078C003FF78F}:

   &#x5A92;&#x4F53;&#x72B6;&#x6001;  . . . . . . . . . . . . : &#x5A92;&#x4F53;&#x5DF2;&#x65AD;&#x5F00;
   &#x8FDE;&#x63A5;&#x7279;&#x5B9A;&#x7684; DNS &#x540E;&#x7F00; . . . . . . . : 

&#x96A7;&#x9053;&#x9002;&#x914D;&#x5668; isatap.{29DAB398-F498-464D-AC72-04104C622BFE}:

   &#x5A92;&#x4F53;&#x72B6;&#x6001;  . . . . . . . . . . . . : &#x5A92;&#x4F53;&#x5DF2;&#x65AD;&#x5F00;
   &#x8FDE;&#x63A5;&#x7279;&#x5B9A;&#x7684; DNS &#x540E;&#x7F00; . . . . . . . : 

&#x96A7;&#x9053;&#x9002;&#x914D;&#x5668; isatap.{3C1E8DA7-5E2D-466E-A601-E8F1AE1D08DF}:

   &#x5A92;&#x4F53;&#x72B6;&#x6001;  . . . . . . . . . . . . : &#x5A92;&#x4F53;&#x5DF2;&#x65AD;&#x5F00;
   &#x8FDE;&#x63A5;&#x7279;&#x5B9A;&#x7684; DNS &#x540E;&#x7F00; . . . . . . . : 
</code></pre><pre><code class="lang-python">!conda info --envs
</code></pre>
<pre><code># conda environments:
#
base                  *  D:\Anaconda\anaconda
questions                D:\Anaconda\anaconda\envs\questions
</code></pre><pre><code class="lang-python">!ping baidu.com
</code></pre>
<pre><code>&#x6B63;&#x5728; Ping baidu.com [220.181.57.216] &#x5177;&#x6709; 32 &#x5B57;&#x8282;&#x7684;&#x6570;&#x636E;:
&#x6765;&#x81EA; 220.181.57.216 &#x7684;&#x56DE;&#x590D;: &#x5B57;&#x8282;=32 &#x65F6;&#x95F4;=67ms TTL=49
&#x6765;&#x81EA; 220.181.57.216 &#x7684;&#x56DE;&#x590D;: &#x5B57;&#x8282;=32 &#x65F6;&#x95F4;=100ms TTL=49
&#x6765;&#x81EA; 220.181.57.216 &#x7684;&#x56DE;&#x590D;: &#x5B57;&#x8282;=32 &#x65F6;&#x95F4;=132ms TTL=50
&#x6765;&#x81EA; 220.181.57.216 &#x7684;&#x56DE;&#x590D;: &#x5B57;&#x8282;=32 &#x65F6;&#x95F4;=105ms TTL=50

220.181.57.216 &#x7684; Ping &#x7EDF;&#x8BA1;&#x4FE1;&#x606F;:
    &#x6570;&#x636E;&#x5305;: &#x5DF2;&#x53D1;&#x9001; = 4&#xFF0C;&#x5DF2;&#x63A5;&#x6536; = 4&#xFF0C;&#x4E22;&#x5931; = 0 (0% &#x4E22;&#x5931;)&#xFF0C;
&#x5F80;&#x8FD4;&#x884C;&#x7A0B;&#x7684;&#x4F30;&#x8BA1;&#x65F6;&#x95F4;(&#x4EE5;&#x6BEB;&#x79D2;&#x4E3A;&#x5355;&#x4F4D;):
    &#x6700;&#x77ED; = 67ms&#xFF0C;&#x6700;&#x957F; = 132ms&#xFF0C;&#x5E73;&#x5747; = 101ms
</code></pre><h1 id="&#x5E94;&#x7528;&#xFF1A;&#x8BA1;&#x7B97;&#x4EE3;&#x7801;&#x6267;&#x884C;&#x65F6;&#x95F4;">&#x5E94;&#x7528;&#xFF1A;&#x8BA1;&#x7B97;&#x4EE3;&#x7801;&#x6267;&#x884C;&#x65F6;&#x95F4;</h1>
<h3 id="&#x6CE8;&#x610F;&#xFF1A;&#x65F6;&#x95F4;&#x5355;&#x4F4D;&#xFF1A;&#x79D2;s&#xFF0C;&#x6BEB;&#x79D2;ms&#xFF0C;&#x5FAE;&#x79D2;&#xB5;s&#xFF0C;&#x7EB3;&#x79D2;ns&#xFF0C;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x5355;&#x4F4D;&#x76F8;&#x5DEE;1000&#x500D;">&#x6CE8;&#x610F;&#xFF1A;&#x65F6;&#x95F4;&#x5355;&#x4F4D;&#xFF1A;&#x79D2;s&#xFF0C;&#x6BEB;&#x79D2;ms&#xFF0C;&#x5FAE;&#x79D2;&#xB5;s&#xFF0C;&#x7EB3;&#x79D2;ns&#xFF0C;&#x6BCF;&#x4E2A;&#x5355;&#x4F4D;&#x76F8;&#x5DEE;1000&#x500D;</h3>
<pre><code>%time &#x4E00;&#x6B21;&#x6267;&#x884C;&#x4E00;&#x6761;&#x4EE3;&#x7801;&#xFF0C;&#x62A5;&#x544A;&#x65F6;&#x95F4;
%timeit &#x4E00;&#x6761;&#x4EE3;&#x7801;&#x81EA;&#x52A8;&#x6267;&#x884C;&#x591A;&#x6B21;&#xFF0C;&#x7B97;&#x5E73;&#x5747;&#x65F6;&#x95F4;
%%time &#x4E00;&#x6B21;&#x6267;&#x884C;cell&#x4E2D;&#x5168;&#x90E8;&#x4EE3;&#x7801;&#xFF0C;&#x62A5;&#x544A;&#x65F6;&#x95F4;
%%timeit cell&#x4E2D;&#x5168;&#x90E8;&#x4EE3;&#x7801;&#x81EA;&#x52A8;&#x6267;&#x884C;&#x591A;&#x6B21;&#xFF0C;&#x7B97;&#x5E73;&#x5747;&#x65F6;&#x95F4;
</code></pre><h3 id="&#x672C;cell&#x5185;&#x7684;&#x9B54;&#x672F;&#x547D;&#x4EE4;&#x524D;&#x4E0D;&#x80FD;&#x6709;&#x5176;&#x4ED6;&#x4EE3;&#x7801;">&#x672C;cell&#x5185;&#x7684;%%&#x9B54;&#x672F;&#x547D;&#x4EE4;&#x524D;&#x4E0D;&#x80FD;&#x6709;&#x5176;&#x4ED6;&#x4EE3;&#x7801;</h3>
<pre><code class="lang-python">%time abc = <span class="hljs-number">1234</span> * <span class="hljs-number">999999999999</span>
</code></pre>
<pre><code>Wall time: 0 ns
</code></pre><pre><code class="lang-python">%timeit abc = <span class="hljs-number">2345</span> * <span class="hljs-number">9999999999999</span>

<span class="hljs-comment">#&#x7BA1;&#x4E00;&#x884C;&#x4EE3;&#x7801;&#xFF0C;&#x6267;&#x884C;&#x82E5;&#x5E72;&#x6B21;&#x53D6;&#x5E73;&#x5747;&#x65F6;&#x95F4;</span>
</code></pre>
<pre><code>21.2 ns &#xB1; 0.182 ns per loop (mean &#xB1; std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
</code></pre><pre><code class="lang-python">%%time
<span class="hljs-number">123</span> * <span class="hljs-number">9999999</span>
<span class="hljs-number">456</span> * <span class="hljs-number">9999999</span>

<span class="hljs-comment"># &#x7BA1;&#x6574;&#x4E2A;cell &#x7684;&#x4EE3;&#x7801;&#xFF0C;&#x6267;&#x884C;&#x4E00;&#x6B21;</span>
</code></pre>
<pre><code>Wall time: 0 ns
</code></pre><pre><code class="lang-python">%%timeit 

<span class="hljs-number">123</span> * <span class="hljs-number">999999999</span>
<span class="hljs-number">456</span> * <span class="hljs-number">9999999999999</span>

<span class="hljs-comment">#&#x7BA1;&#x6574;&#x4E2A;cell &#x4EE3;&#x7801;&#xFF0C;&#x6267;&#x884C;&#x82E5;&#x5E72;&#x6B21;</span>
</code></pre>
<pre><code>24.6 ns &#xB1; 0.284 ns per loop (mean &#xB1; std. dev. of 7 runs, 10000000 loops each)
</code></pre><h1 id="&#x5E94;&#x7528;&#xFF1A;&#x8F7D;&#x5165;python&#x4EE3;&#x7801;">&#x5E94;&#x7528;&#xFF1A;&#x8F7D;&#x5165;Python&#x4EE3;&#x7801;</h1>
<p>&#x5BFC;&#x5165;&#x5916;&#x90E8;&#x4EE3;&#x7801;&#x5230;notebook&#x7684;cell&#x4E2D;</p>
<pre><code class="lang-python"><span class="hljs-comment"># %load 123.py</span>
a = <span class="hljs-number">666</span>
print(a)
</code></pre>
<pre><code>666
</code></pre><p>&#x7528;&#x4E8E;&#x6570;&#x636E;&#x5206;&#x6790;&#x5E38;&#x89C1;&#x5E93;&#x7684;&#x96C6;&#x4F53;&#x8F7D;&#x5165;</p>
<pre><code class="lang-python"><span class="hljs-comment"># %load ku.py</span>
<span class="hljs-keyword">import</span> numpy <span class="hljs-keyword">as</span> np
<span class="hljs-keyword">import</span> matplotlib.pyplot <span class="hljs-keyword">as</span> plt
<span class="hljs-keyword">import</span> pandas <span class="hljs-keyword">as</span> pd

plt.style.use(<span class="hljs-string">&apos;seaborn&apos;</span>)
plt.rcParams[<span class="hljs-string">&apos;font.family&apos;</span>] = [<span class="hljs-string">&apos;Arial Unicode MS&apos;</span>, <span class="hljs-string">&apos;Microsoft Yahei&apos;</span>, <span class="hljs-string">&apos;SimHei&apos;</span>, <span class="hljs-string">&apos;sans-serif&apos;</span>]
</code></pre>
<p>&#x76F4;&#x63A5;&#x8FD0;&#x884C;&#x5916;&#x90E8;&#x4EE3;&#x7801;</p>
<p>&#x76F8;&#x5F53;&#x4E8E; load&#x547D;&#x4EE4; + Shift+Enter</p>
<pre><code class="lang-python">%run <span class="hljs-number">123.</span>py
</code></pre>
<pre><code>666
</code></pre><hr>
<h1 id="&#x5E94;&#x7528;&#xFF1A;&#x91CD;&#x65B0;&#x52A0;&#x8F7D;&#x6A21;&#x5757;&#x4F9D;&#x8D56;">&#x5E94;&#x7528;&#xFF1A;&#x91CD;&#x65B0;&#x52A0;&#x8F7D;&#x6A21;&#x5757;&#x4F9D;&#x8D56;</h1>
<h4 id="python&#x8F7D;&#x5165;&#x6A21;&#x5757;&#x6267;&#x884C;&#x65F6;&#xFF0C;&#x6240;&#x6709;&#x6A21;&#x5757;&#x53D8;&#x91CF;&#x3001;&#x51FD;&#x6570;&#x3001;&#x5F15;&#x7528;&#x4F1A;&#x4FDD;&#x5B58;&#x5728;&#x672C;&#x6A21;&#x5757;&#x7684;&#x547D;&#x540D;&#x7A7A;&#x95F4;&#xFF0C;&#x518D;&#x6B21;&#x8F7D;&#x5165;&#x4F1A;&#x76F4;&#x63A5;&#x5F15;&#x7528;&#x6B64;&#x547D;&#x540D;&#x7A7A;&#x95F4;">Python&#x8F7D;&#x5165;&#x6A21;&#x5757;&#x6267;&#x884C;&#x65F6;&#xFF0C;&#x6240;&#x6709;&#x6A21;&#x5757;&#x53D8;&#x91CF;&#x3001;&#x51FD;&#x6570;&#x3001;&#x5F15;&#x7528;&#x4F1A;&#x4FDD;&#x5B58;&#x5728;&#x672C;&#x6A21;&#x5757;&#x7684;&#x547D;&#x540D;&#x7A7A;&#x95F4;&#xFF0C;&#x518D;&#x6B21;&#x8F7D;&#x5165;&#x4F1A;&#x76F4;&#x63A5;&#x5F15;&#x7528;&#x6B64;&#x547D;&#x540D;&#x7A7A;&#x95F4;</h4>
<pre><code>&#x4F20;&#x7EDF;&#x5F00;&#x53D1;&#x6A21;&#x5F0F;&#x6BCF;&#x6B21;&#x6267;&#x884C;&#x4F1A;&#x91CD;&#x65B0;&#x8F7D;&#x5165;&#x8FD0;&#x884C;&#x6240;&#x6709;&#x76F8;&#x5173;&#x5E93;&#x4EE3;&#x7801;
notebook(IPython)&#x4EA4;&#x4E92;&#x5F0F;&#x5F00;&#x53D1;&#x6A21;&#x5F0F;&#x4E0D;&#x4F1A;&#x6267;&#x884C;&#x6240;&#x6709;&#x4EE3;&#x7801;&#xFF0C;&#x9020;&#x6210;&#x95EE;&#x9898;&#xFF1A;
notebook&#x5F15;&#x7528;&#x7684;&#x811A;&#x672C;&#x81EA;&#x5DF1;&#x5F15;&#x7528;&#x7684;&#x6A21;&#x5757;&#x5185;&#x5BB9;&#x5982;&#x679C;&#x53D1;&#x751F;&#x6539;&#x53D8;&#xFF0C;notebook&#x518D;&#x6B21;&#x6267;&#x884C;&#x4E0D;&#x4F1A;&#x66F4;&#x65B0;&#x95F4;&#x63A5;&#x5F15;&#x7528;&#x6A21;&#x5757;&#x5185;&#x5BB9;
</code></pre><h2 id="&#x65B9;&#x6CD5;1&#xFF1A;&#x4F7F;&#x7528;ipython&#x9B54;&#x672F;&#x547D;&#x4EE4;">&#x65B9;&#x6CD5;1&#xFF1A;&#x4F7F;&#x7528;IPython&#x9B54;&#x672F;&#x547D;&#x4EE4;</h2>
<pre><code>&#x8F7D;&#x5165;IPython&#x6A21;&#x5757;
&#x6BCF;&#x6B21;&#x8FD0;&#x884C;&#x90FD;&#x91CD;&#x8F7D;&#x6240;&#x6709;&#x5173;&#x8054;&#x6A21;&#x5757;
&#x9700;&#x8981;&#x91CD;&#x542F;&#x5185;&#x6838;&#x540E;&#x8FD0;&#x884C;
</code></pre><pre><code class="lang-python">%reload_ext autoreload
%autoreload <span class="hljs-number">2</span>
</code></pre>
<pre><code class="lang-python">%run module2.py
</code></pre>
<pre><code class="lang-python">m2()
</code></pre>
<pre><code>module2.py&#x8F7D;&#x5165;abcd
</code></pre><pre><code class="lang-python">mo.m1()
</code></pre>
<pre><code>module1.py&#x8F7D;&#x5165;6666666666666666666
</code></pre><p>&#x65B9;&#x6CD5;2&#xFF1A;&#x65B9;&#x5F0F;1&#x4E0D;&#x8D77;&#x4F5C;&#x7528;&#x65F6;&#xFF0C;&#x6BCF;&#x6B21;&#x9700;&#x8981;&#x91CD;&#x65B0;&#x52A0;&#x8F7D;&#x95F4;&#x63A5;&#x5173;&#x8054;&#x6A21;&#x5757;&#x65F6;&#xFF1A;</p>
<p>&#x91CD;&#x542F;Jupyter Notebook&#x5185;&#x6838;&#xFF08;notebook&#x5BFC;&#x822A; - Kernel - Restart&#xFF09;</p>

                    
                    </section>
                
                
                </div>
            </div>
        </div>

        
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    </div>
</div>

        
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